Lumana redefiniuje nadzór wizyjny z AI: interpretacja obrazu zamiast pasywnego nagrywania

Współczesne systemy monitoringu bazujące na sztucznej inteligencji, mimo znacznych postępów technologicznych, dalej wykazują fundamentalne braki w zdolności do rzetelnej interpretacji obrazu. Kamery, choć z łatwością nagrywają obraz w czasie rzeczywistym, nie potrafią go odpowiednio zrozumieć. Problem ten narasta, stając się kluczowym wyzwaniem dla projektantów inteligentnych miast, producentów i instytucji edukacyjnych, dla których AI stanowi podstawę bezpieczeństwa ludzi i mienia.

Konsekwencje niedoskonałego AI w monitoringu

Według Luman, firmy specjalizującej się w nadzorze wizyjnym opartym na AI, źródła defektów leżą w samych fundamentach konstrukcji tych systemów. Jordan Shou, wiceprezes ds. marketingu w Lumanie, podkreśla, że tradycyjne platformy wideo powstały z myślą o nagrywaniu, a nie interpretacji. „Dodawanie AI do przestarzałej infrastruktury jest jak montowanie chipa w telefonie z klapką. Może to działać, ale nigdy nie będzie prawdziwie inteligentne ani wystarczająco niezawodne, by zrozumieć to, co jest nagrywane, czy wspomóc podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym” – wyjaśnia Shou.

Nakładanie warstw AI na starsze systemy bezpieczeństwa wideo prowadzi do generowania fałszywych alarmów i problemów z wydajnością. Takie usterki to nie tylko techniczne niedociągnięcia, ale realne ryzyka z potencjalnie katastrofalnymi konsekwencjami. Shou przywołuje przykład systemu nadzoru szkolnego, który, wykorzystując AI do detekcji broni, błędnie zidentyfikował nieszkodliwy przedmiot jako zagrożenie, wywołując niepotrzebną interwencję policji.

„Każdy błąd, czy to przeoczone zdarzenie, czy fałszywy alarm prowadzący do niewłaściwej reakcji, podważa zaufanie” – mówi Shou. „Marnuje czas, pieniądze i może traumatyzować osoby, które nic złego nie zrobiły”. Błędy niosą za sobą również znaczne koszty finansowe. Każdy fałszywy alarm wymaga od zespołów przerwania bieżącej pracy i przeprowadzenia dochodzenia, co może generować straty rzędu milionów dolarów rocznie dla budżetów bezpieczeństwa publicznego i operacyjnych.

Lumana: nowa architektura dla inteligentnego nadzoru

Zamiast integrować AI z archaiczną infrastrukturą, Lumana od podstaw stworzyła kompleksową platformę, łączącą nowoczesny sprzęt, oprogramowanie do nadzoru wideo z autorską sztuczną inteligencją. Rozwiązanie hybrydowo-chmurowe firmy umożliwia łączenie dowolnych kamer bezpieczeństwa z procesorami GPU. Adaptacyjne modele AI pracują u brzegu sieci, czyli jak najbliżej miejsca, w którym przechwytywany jest materiał wideo.

Shou podkreśla, że efektem jest szybsza praca systemu i precyzyjniejsza analiza. Każda kamera staje się urządzeniem zdolnym do ciągłego uczenia się, doskonaląc swoje umiejętności w rozpoznawaniu ruchu, zachowań i wzorców charakterystycznych dla danego otoczenia.

„Kluczowym problemem dzisiejszych systemów nadzoru wideo jest wykorzystywanie statycznych, gotowych modeli AI, zaprojektowanych wyłącznie do pracy w ściśle określonych środowiskach. Sztuczna inteligencja nie powinna wymagać idealnych warunków laboratoryjnych, by funkcjonować” – wyjaśnia Shou. „Powinna działać w realnym świecie i adaptować się do napływających danych wideo. Dlatego, gdy klienci porównują Lumanę z innymi systemami AI, różnica i przepaść w wydajności są natychmiast widoczne”.

Architektura rozwiązania Lumany stawia również na ochronę prywatności. Wszystkie dane są szyfrowane, zarządzane poprzez kontrole dostępu i zgodne ze standardami SOC 2, HIPAA oraz NDAA. Klienci mają możliwość wyłączenia śledzenia twarzy lub danych biometrycznych. „Skupiamy się na działaniach, nie na tożsamościach” – dodaje Shou.

Zastosowania w praktyce

Systemy Lumany wdrożono w wielu sektorach. Jednym z przykładów jest JKK Pack, 24-godzinny producent opakowań, który wykorzystuje kamery bezpieczeństwa do monitorowania bezpieczeństwa i efektywności operacyjnej. Przed wdrożeniem Lumany, kamery jedynie rejestrowały zdarzenia do późniejszego przeglądu, co skutkowało przeoczaniem incydentów i reaktywnym zarządzaniem. Po modernizacji ten sam sprzęt zaczął wykrywać niebezpieczne ruchy, awarie sprzętu czy wąskie gardła produkcyjne w czasie rzeczywistym. Firma zgłosiła 90% szybsze dochodzenia i alerty dostarczane w czasie poniżej sekundy. To znacząco poprawiło reakcję na incydenty bezpieczeństwa, bez wymiany ani jednej kamery.

W innym przypadku, sieć sklepów spożywczych zintegrowała AI Lumany z istniejącą siecią kamer w celu wykrywania nietypowych aktywności w punktach sprzedaży, takich jak powtarzające się unieważnienia transakcji, i korelowania tych zdarzeń z dowodami wizualnymi. System przyczynił się do zmniejszenia strat i zwiększenia odpowiedzialności pracowników, dostarczając realnych przykładów naruszeń polityki.

Poza sektorem produkcyjnym, rozwiązanie Lumany znalazło zastosowanie podczas masowych imprez, w restauracjach i w operacjach miejskich. W miastach, pomaga w identyfikacji nielegalnych wysypisk i pożarów; w punktach gastronomicznych, monitoruje bezpieczeństwo w kuchni i prawidłowość obsługi jedzenia.

Przyszłość wizji maszynowej

Shou podkreśla, że kolejnym etapem rozwoju Lumany jest przejście od detekcji i rozumienia do przewidywania. „Kolejna ewolucja wideo AI będzie dotyczyć rozumowania” – mówi. „Zdolność do uchwycenia kontekstu w czasie rzeczywistym, dostarczanie użytecznych i istotnych informacji z zebranych danych wideo, zmieni sposób, w jaki myślimy o bezpieczeństwie, operacjach i świadomości”.

Dla Lumany celem nie jest tylko nauczenie AI lepszego widzenia, ale przede wszystkim pomoc w zrozumieniu tego, co widzi, a tym samym usprawnienie procesów decyzyjnych dla użytkowników danych wideo.